如何在分布式场景下生成全局唯一 ID ？
全局唯一：这是最基本的要求，不能重复；
递增：有些特殊场景是必须递增的，比如事务版本号，后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID；有些场景递增比不递增要好，因为递增有利于数据库索引的性能；
高可用：如果是生成唯一 ID 的系统或服务，那么一定会有大量的调用，那么保证其高可用就非常关键了；
信息安全：如果 ID 是连续的，那么很容易被恶意操作或泄密，比如订单号是连续的，那么很容易就被看出来一天的单量大概是多少；
另外考虑到存储压力，ID 当然是越短越好。
优点：理解起来最容易，实现起来也最简单。
缺点：也非常明显了，每种数据库的实现不同，如果数据库需要迁移的话比较麻烦；最大的问题是性能问题，并发量到一定级别的时候这个方法估计会很难满足性能需求；另外通过数据库自增生成的 ID 携带的信息太少，只能起到一个标识的作用，同时自增 ID 也是连续的。
{"_id": ObjectId("5d47ca7528021724ac19f745")}
3.2 之前的版本（包括 3.2）：4 字节时间戳 + 3 字节机器标识符 + 2 字节进程 ID + 3字节随机计数器
3.2 之后版本：4 字节时间戳 + 5 字节随机值 + 3 字节递增计数器
优点：性能高于数据库；可以使用集群部署；ID 内自带一些含义，比如时间戳；
缺点：和数据库一样，需要引入对应的组件/软件，增加了系统的复杂度；最关键的是，这两种方案都意味着生成全局唯一 ID 的系统（服务），会成为一个单点，在软件架构中，单独就意味着风险；如果这个服务出现问题，那么所有依赖于这个服务的系统都会崩溃掉。
Version 2：DCE 安全的 UUID，把 Version 1 中的时间戳前 4 位置换为 POSIX 的 UID 或 GID ；高度唯一。
Version 3：基于名字的 UUID（MD5），通过计算名字和名字空间的 MD5 散列值得到；一定范围内唯一。
Version 4： 随机 UUID，根据随机数或伪随机数生成 UUID；有一定概率重复。
Version 5：基于名字的UUID（SHA1），和 Version 3 类似，只是散列值计算使用SHA1算法；一定范围内唯一。
public class CreateUUID {
public static void main(String[] args) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
System.out.println("uuid : " + uuid);
}
}
优点：本地生成，没有网络消耗，不需要第三方组件（也就没有单点的风险），生成比较简单，性能好。
缺点：长度长，不利于存储，并且没有排序，相对来说还会影响性能（比如 MySQL 的 InnoDB 引擎，如果 UUID 作为数据库主键，其无序性会导致数据位置频繁变动）。
1 bit ：不使用，固定是 0；
41 bit ：时间戳（毫秒），数值范围是：0 至 2的41次方 - 1；转换成年的话，大约是 69 年；
10 bit ：机器 ID ；5 位机房 ID + 5 位机器 ID；（服务集群数量比较小的时候，可以手动配置，服务规模大的话，可以采用第三方组件进行自动配置，比如美团的 Leaf-snowflake，就是通过 ZooKeeper 的持久顺序节点做为机器 ID）
12 bit ： 序列号，用来记录同一个毫秒内生成的不同 ID。
优点：本地生成，没有网络消耗，不需要第三方组件（也就没有单点的风险），一定范围内唯一（基本可以满足大部分场景），性能好，按时间戳递增（趋势递增）；
缺点：依赖于机器时钟，同一台机器如果把时间回拨，生成的 ID 就会有重复的风险。
@Resource
private UidGenerator uidGenerator;
@Test
public void testSerialGenerate() {
// Generate UID
long uid = uidGenerator.getUID(); System.out.println(uidGenerator.parseUID(uid));
}